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海康威視高級副總裁浦世亮:我們?yōu)槭裁匆瞥觥癆I開放平臺”?

本文作者: 李雨晨 2019-03-30 12:44 專題:2019中國人工智能安防峰會
導(dǎo)語:雖然實體經(jīng)濟對AI的需求非常旺盛,但AI的落地并不容易。

海康威視高級副總裁浦世亮:我們?yōu)槭裁匆瞥觥癆I開放平臺”?

近日,由雷鋒網(wǎng) & AI掘金志主辦的「第二屆中國人工智能安防峰會」在杭州召開。

峰會現(xiàn)場,??低暩呒壐笨偛?、研究院院長浦世亮發(fā)表了題為《AI賦能,共筑未來》的演講。

浦世亮表示,雖然實體經(jīng)濟對AI的需求非常旺盛,但AI的落地并不容易,需要具備數(shù)據(jù)、算法、算力、產(chǎn)品、系統(tǒng)五大條件。但事實上,大部分傳統(tǒng)企業(yè)都很難具備上述所有能力,這正是AI落地難的主要原因。

因此,尋找一種新的社會組織方式,更好地分享和利用資源顯得至關(guān)重要。??低暤腁I開放平臺正是出于這一目的而推出的。

浦世亮介紹,過去一年里,??低曇呀?jīng)成功將AI開放平臺應(yīng)用于環(huán)保、物流、旅游、氣象、城管等多個領(lǐng)域的智能化升級。

以下為浦世亮的現(xiàn)場演講內(nèi)容,雷鋒網(wǎng)作了不改變原意的編輯及整理:

各位尊敬的來賓,大家上午好,我是海康威視研究院的浦世亮。首先感謝雷鋒網(wǎng)的邀請,讓我有這個機會向大家介紹??低曉谶^去一年中用AI賦能實體經(jīng)濟,以及構(gòu)建AI開放生態(tài)方面所做的一些工作。

到21世紀我們的信息環(huán)境已經(jīng)發(fā)生了巨大而深刻的變化。隨著移動終端、互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,感知設(shè)備已遍布城市各處,布滿全球的網(wǎng)絡(luò)連接著設(shè)備與個人、個體與群體,我們的世界已經(jīng)從以往的物理空間和人類社會構(gòu)成的二元空間,變?yōu)榱擞晌锢砜臻g、人類社會及信息空間組成的三元空間。經(jīng)濟的發(fā)展也隨著信息環(huán)境的變化,歷經(jīng)了信息化、數(shù)字化的進程,迎來了智能化的浪潮。我們知道,在物聯(lián)網(wǎng)信息空間中,有80%以上的數(shù)據(jù)是視覺數(shù)據(jù),利用好視覺智能對于場景進行感知,可以在各個行業(yè)中延展出大量的智能應(yīng)用。

另一方面,隨著我國人口紅利的消失,傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的盈利能力逐年下降,產(chǎn)業(yè)的升級勢在必行,人工智能技術(shù)是產(chǎn)業(yè)升級的核心技術(shù)手段。在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)人工智能技術(shù)有著巨大的應(yīng)用價值。根據(jù)國務(wù)院發(fā)布的新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃,到2030年,預(yù)計人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過 1萬億元,帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過10萬億元 。但是另一方面,由于人工智能技術(shù)所處的發(fā)展階段,現(xiàn)在的人工智能技術(shù)還只適用于確定性的有約束的任務(wù),因此人工智能應(yīng)用正在以場景化、碎片化的形式大量涌現(xiàn)。

AI在實體經(jīng)濟中的需求非常旺盛,但是AI在實體經(jīng)濟落地卻并不容易,因為AI落地需要具備五大條件,分別是數(shù)據(jù)、算法、算力、產(chǎn)品和系統(tǒng)。首先是數(shù)據(jù),發(fā)展智能技術(shù)需要海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),二是算法,要有較強的AI算法設(shè)計能力,三是計算,AI算法的訓(xùn)練和部署都需要龐大算力的支撐。再就是產(chǎn)品,人工智能的能力需要硬件產(chǎn)品承載;最后是系統(tǒng),要有完整的人工智能解決方案。大部分傳統(tǒng)企業(yè)很難具備以上所有能力,這就是為什么AI在實體經(jīng)濟中需求巨大但是很難落地的原因。

??低暩呒壐笨偛闷质懒粒何覀?yōu)槭裁匆瞥觥癆I開放平臺”?

怎樣才能使數(shù)量眾多的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)用戶受益于AI技術(shù)的發(fā)展呢?人工智能領(lǐng)域的泰斗Geffrey Hinton教授曾經(jīng)說過,在一個組織良好的社會,如果生產(chǎn)力提高,那么每個人都會獲益,問題不在于技術(shù),而是分享利益的方式。因此為了使AI技術(shù)能夠讓更多的行業(yè)和個人受益,我們需要構(gòu)建一個開放共享的人工智能產(chǎn)業(yè)環(huán)境,讓每一位參與者都能夠分享AI帶來的生產(chǎn)力提高。

??低暦浅T敢庠谶@個過程中貢獻自己的力量。為此,我們研發(fā)了AI開放平臺,這個平臺一方面可以幫助零算法基礎(chǔ)的用戶開發(fā)自己行業(yè)的智能算法,另一方面可以幫助廣大AI從業(yè)者擁有自己的智能硬件產(chǎn)品和解決方案。

這個平臺具有三個特點:第一是它能夠基于很少量數(shù)據(jù),快速生成滿足場景化需求的AI算法;第二是算法訓(xùn)練、編譯、優(yōu)化全部自動實現(xiàn),對零算法基礎(chǔ)的客戶提供一站式服務(wù);最后它基于??低暤挠布A(chǔ),開放了具有強大感知能力的智能產(chǎn)品。

根據(jù)我們以往的經(jīng)驗,AI技術(shù)在一個場景中的落地往往需要漫長而專業(yè)的開發(fā)過程,從數(shù)據(jù)的收集標注、算法設(shè)計、訓(xùn)練、集成到上線往往需要歷經(jīng)數(shù)月?,F(xiàn)在我們通過AI開放平臺,利用各種自動化的工具,使得AI算法的開發(fā)過程,變得非常簡易。一個零算法基礎(chǔ)的用戶,可以在一個小時之內(nèi)完成整個算法的訓(xùn)練及部署。

下面我將首先通過一個零售行業(yè)的案例,來說明怎樣通過AI開放平臺實現(xiàn)特定場景的算法訓(xùn)練和部署。

在零售行業(yè),商場的工作人員每天需要進行貨架商品的盤點和補貨,耗費大量的人力。為此他們希望通過攝像機對貨架上商品存量進行檢測,從而達到補貨提醒目的。

首先用戶在平臺上創(chuàng)建算法模型,并上傳少量現(xiàn)場的圖像,然后進行數(shù)據(jù)標定,標定過程非常簡單,只需要完成物品的框選和分類選擇。

完成標注后,在線訓(xùn)練算法模型。

最終用戶將訓(xùn)練好的算法模型部署到??档臄z像機中。就這樣一臺具有貨架商品檢測及缺貨提醒的智能攝像機就開發(fā)完成了。整個過程在一個小時內(nèi)完成。

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這是AI開放平臺的系統(tǒng)架構(gòu)。平臺包括了基礎(chǔ)設(shè)施層、資源層和服務(wù)層。以多維感知系統(tǒng),分布式存儲系統(tǒng),高性能計算平臺構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施層;在資源層,建立領(lǐng)域模型、數(shù)據(jù)資源池、算法倉庫三類資源;在服務(wù)層開放了算法訓(xùn)練、智能應(yīng)用服務(wù),以及智能產(chǎn)品的開放體系。

下面我將介紹開放平臺提供的這幾種服務(wù)能力。

我們知道,現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)驅(qū)動的,但是用戶很難獲取海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。為了幫助行業(yè)用戶突破數(shù)據(jù)鴻溝,AI開放平臺提供了基于領(lǐng)域模型的遷移學(xué)習(xí)能力。AI開放平臺訓(xùn)練了大量不同應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域模型,根據(jù)用戶的任務(wù),開放平臺會自動選擇的一個領(lǐng)域模型作為訓(xùn)練基礎(chǔ),然后在這個訓(xùn)練基礎(chǔ)上利用場景數(shù)據(jù)進行遷移學(xué)習(xí)。

這張圖表是對船只圖像進行檢測的算法實驗結(jié)果,橫坐標是參與訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量,縱坐標是檢測精度,虛線是遷移學(xué)習(xí)結(jié)果,實線是全量學(xué)習(xí)結(jié)果。從實驗數(shù)據(jù)可以看到,遷移學(xué)習(xí)僅用100張左右的訓(xùn)練樣本,算法就能獲得85%的檢測精度;而從頭開始訓(xùn)練的話要達到同樣性能則至少需要5000張樣本。基于領(lǐng)域模型的遷移學(xué)習(xí)使用戶能夠用極少量的數(shù)據(jù)得到一個可用算法,極大的降低了用戶在數(shù)據(jù)上門檻。

為了幫助用戶進一步突破數(shù)據(jù)瓶頸,平臺還開發(fā)了虛擬數(shù)據(jù)引擎,它利用三維建模、光線追蹤、對抗學(xué)習(xí)等技術(shù)生成虛擬數(shù)據(jù)來豐富訓(xùn)練樣本。第一個視頻展示了虛擬生成的不同擺放位置和角度的貨架商品樣本;第二個視頻展示了通過模擬光斑,字符疊加效果,虛擬生成的制造工件樣本;第三個視頻展示了通過三維建模,虛擬生成的室內(nèi)場景。

虛擬數(shù)據(jù)引擎可以幫助用戶豐富訓(xùn)練樣本,大大降低了用戶的數(shù)據(jù)成本。

除了數(shù)據(jù)準備之外,深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計也是一件艱難的工作,它包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計和超參數(shù)的調(diào)整,一般都需要資深的算法工程師參與。為了幫助算法設(shè)計能力不足的用戶,我們開發(fā)了模型架構(gòu)搜索算法,該算法用龐大的計算能力自動尋找神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的最優(yōu)解。由用戶提交任務(wù)并設(shè)定約束條件,例如算法所消耗的計算資源和內(nèi)存資源,由檢索引擎自動完成算法設(shè)計工作。AI開放平臺投入了大規(guī)模并行訓(xùn)練系統(tǒng)用以支持模型架構(gòu)搜索服務(wù)上線。

在完成模型訓(xùn)練后,算法在產(chǎn)品端的移植工作也需要投入大量研發(fā)工作。為了提升從算法到產(chǎn)品的研發(fā)效率,開放平臺開發(fā)了AI編譯器,AI編譯器利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖優(yōu)化、匯編優(yōu)化、指令編譯優(yōu)化等技術(shù)手段實現(xiàn)了算法在各類芯片平臺上的自動優(yōu)化及部署。由上圖可以看到通過AI編譯器自動優(yōu)化的算法,其執(zhí)行效率大幅度優(yōu)于通用的優(yōu)化方法。AI編譯器現(xiàn)在已經(jīng)支持多種云端及邊緣端的計算平臺,使得人工智能算法在??登昂蠖水a(chǎn)品的移植變得非常便捷。

AI開放平臺開放了大量??狄延械闹悄軕?yīng)用能力供行業(yè)用戶調(diào)用,包括各種視頻感知及跨媒體感知的能力。我們開放的視頻感知能力包括各種目標的屬性識別能力,以及對多種物品和行為的精準感知能力;平臺還提供文字識別和語音識別能力。平臺還提供多種跨媒體信息的融合感知能力。AI開放平臺通過螢石云上線我們的智能應(yīng)用服務(wù)。

人工智能技術(shù)在我國實體經(jīng)濟中大規(guī)模落地,需要人數(shù)眾多的AI從業(yè)者進行持續(xù)的大眾創(chuàng)新和群智涌現(xiàn)。但是現(xiàn)在AI從業(yè)者面臨的一個難題是往往缺少合適的產(chǎn)品來承載他們的算法,為此我們開放了前后端全系列的人工智能硬件產(chǎn)品,以幫助AI從業(yè)者,實現(xiàn)他們自己的AI功能及方案。

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我們的設(shè)備開放體系,包括設(shè)備操作系統(tǒng),集成開發(fā)套件和云端配套服務(wù)。首先我們開放了海康設(shè)備操作系統(tǒng),提供設(shè)備的各項基礎(chǔ)能力,包括圖像處理、編解碼、存儲、傳輸?shù)饶芰?;另外我們提供了集成開發(fā)套件,它基于容器技術(shù)開放了設(shè)備的AI計算資源,使用戶可以在產(chǎn)品上集成自有算法;最后我們在云端提供多種配套服務(wù),包括編譯環(huán)境、測試環(huán)境,應(yīng)用商店和授權(quán)工具。我們相信在??祻姶蟮漠a(chǎn)品能力的幫助下,廣大AI從業(yè)者可以更快的在實體經(jīng)濟中實現(xiàn)AI的價值。

設(shè)備端的感知能力是AI算法的基礎(chǔ),基于海康威視在圖像領(lǐng)域多年的積累,我們的智能產(chǎn)品具有強大的感知能力。

例如如我們的黑光相機,通過混合補光和雙光融合技術(shù)以及獨特的雙Sensor架構(gòu),實現(xiàn)了從可見光到近紅外波長光線的高效利用,大大提升了低照度場景下的圖像質(zhì)量。

我們的鷹眼相機,通過多鏡頭多方位同時采集圖片,無縫拼接提供超寬視場角,實現(xiàn)了對場景360°全景覆蓋。

我們的攝像機還加入了基于傳感器原始信號的超分辨率技術(shù),并利用深度學(xué)習(xí)對成像過程進行端到端的計算優(yōu)化,從根源上實現(xiàn)圖像質(zhì)量的優(yōu)化增強,明顯提升圖像細節(jié)的分辨能力與目標的可辨識度,在圖像質(zhì)量上為AI算法提供了一個更好的基礎(chǔ)。

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除此之外,我們還提供多傳感器融合技術(shù)。上面展示的是“高精度全場景感知技術(shù)”。我們利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)將激光雷達、攝像機、差分GPS、慣性傳感器,輪速傳感器進行底層信息融合,實現(xiàn)環(huán)境和三維目標的高精度感知,這種感知方案可以在任何光照條件以及惡劣的天氣情況下正常工作,可廣泛應(yīng)用于智能移動機器人和自動駕駛汽車等自主無人系統(tǒng)。

之前我們介紹了AI開放平臺在智能感知領(lǐng)域的工作,AI技術(shù)在產(chǎn)業(yè)的深化應(yīng)用還需要廣泛應(yīng)用智能認知領(lǐng)域的技術(shù)。大數(shù)據(jù)智能是實現(xiàn)智能認知的重要手段,它對大數(shù)據(jù)進行深入分析,探析其隱含模式和規(guī)律,構(gòu)建從數(shù)據(jù)到知識進而到?jīng)Q策的計算范式。

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但是大數(shù)據(jù)智能技術(shù)在行業(yè)中應(yīng)用的過程中面臨諸多難題包括多元異構(gòu)物聯(lián)數(shù)據(jù)的高效存算問題、大數(shù)據(jù)的抽象和理解問題、便捷的建模及應(yīng)用問題。AI開放平臺通過并行化算子、多數(shù)據(jù)架構(gòu)、多計算框架等技術(shù),解決多元異構(gòu)物聯(lián)數(shù)據(jù)的存儲計算問題。通過機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、知識圖譜、圖挖掘等算法,解決大數(shù)據(jù)的抽象和理解問題;通過可視化建模、模型倉庫等能力,解決大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的便捷開發(fā)和推廣問題

以上這些大數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域的能力,AI開放平臺會陸續(xù)上線。

??低暤臓I銷網(wǎng)絡(luò)遍布全國,包括了經(jīng)銷商、客戶、分公司、倉庫等眾多節(jié)點,各個節(jié)點之間,每天都會發(fā)生商機、訂單、配送等大量具有時空屬性的關(guān)系。如何提升這張營銷網(wǎng)絡(luò)的運行效率,成為海康面臨的一個挑戰(zhàn)。我們嘗試用大數(shù)據(jù)智能來優(yōu)化這張網(wǎng)絡(luò)。

1.我們首先應(yīng)用知識圖譜構(gòu)建和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法,識別出運營效率較低的子網(wǎng)絡(luò),如圖中紅色標記的部分;

2.然后基于強化學(xué)習(xí)的圖優(yōu)化算法,去重塑該網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu),建立更高效的營銷與物流路徑。

3.最終在全國的營銷網(wǎng)絡(luò)上,實現(xiàn)流轉(zhuǎn)效率的提高,及運營成本的降低,實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)智能與企業(yè)運營的深度融合。

以上我介紹了AI開發(fā)平臺在智能感知、智能認知、智能硬件等領(lǐng)域開放的服務(wù),接下來簡單介紹一下AI開發(fā)平臺過去一年在各個行業(yè)中的應(yīng)用。環(huán)境保護與我們每一個人都息息相關(guān),環(huán)保領(lǐng)域是??低旳I開放平臺重點支持的一個方向,在過去一年中我們利用AI開放平臺幫助用戶實現(xiàn)了大量環(huán)保領(lǐng)域的應(yīng)用。例如秸稈燃燒檢測、河道漂浮物檢測及污水排放檢測。在動物保護方面,我們對野生東北虎的長期野外監(jiān)測和智能識別,為動物保護工作提供了有力的支撐。

除了上述案例,我們還在零售、農(nóng)業(yè)、物流、制造、餐飲、旅游、氣象等多個行業(yè)中幫助客戶實現(xiàn)智能化的升級。例如在餐飲行業(yè)我們的用戶利用AI開放平臺檢測廚房的衛(wèi)生情況,在景區(qū)我們的用戶利用AI開放平臺實現(xiàn)了拍照識景功能。AI技術(shù)在各個行業(yè)呈現(xiàn)出巨大的應(yīng)用價值。

人工智能的時代已經(jīng)到來,??低曉概c各位同仁一起攜手共進,賦能行業(yè),共筑未來!

關(guān)于中國人工智能安防峰會

由雷鋒網(wǎng) & AI掘金志主辦的「2019中國人工智能安防峰會」,是業(yè)內(nèi)極具影響力的AI安防論壇,致力于推動中國“AI-安防”落地融合與“學(xué)術(shù)-產(chǎn)業(yè)”的應(yīng)用交叉。

延續(xù)上一屆峰會的高水準、高人氣,2019中國人工智能安防峰會再度站在算法、工程和產(chǎn)品的最前沿,引導(dǎo)安防行業(yè)認知再升級。這是??怠⒋笕A、華為、阿里、騰訊以及多個AI獨角獸,因“AI安防”首次同臺,峰會現(xiàn)場也聚集了海內(nèi)外1000多位政企管理層和技術(shù)研究員,共同探討2019年的AI安防智能技術(shù)部署、前沿算法應(yīng)用與商業(yè)戰(zhàn)略布局。

本次峰會共設(shè)置“城市大腦與邊緣計算”、“世界頂尖算法應(yīng)用”、“前端動態(tài)識別與智能視頻云”、“城市AIoT與邊緣智能引擎”四大議題,出席的15位演講嘉賓分別是:

上午場:阿里巴巴華先勝、??低暺质懒痢⒋笕A股份殷俊、地平線張永謙、深瞐科技陳瑞軍、商湯科技張果琲、浪潮商用機器張琪。

下午場:香港科技大學(xué)權(quán)龍、原松下(新加坡)研究院申省梅、華為余虎、觸景無限肖洪波、曠視科技安洋、千視通胡大鵬、騰訊李牧青、中科院自動化所王金橋。

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